Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N2)

Sylabus przedmiotu Sterowanie predykcyjne:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sterowanie predykcyjne
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Stefan Domek <Stefan.Domek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Paweł Dworak <Pawel.Dworak@zut.edu.pl>, Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 15 1,00,25zaliczenie
projektyP2 14 1,00,33zaliczenie
wykładyW2 15 1,00,42egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wcześniej należy uzyskać efekty wiedzy i umiejętności związane z przedmiotami: Metody matematyczne teorii sterowania i systemów, Nowoczesna teoria sterowania i systemów, Programowalne układy sterowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi opisu, analizy i syntezy liniowych i nieliniowych układów sterowania predykcyjnego, jedno- i wielowymiarowych.
C-2Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-3Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów ułamkowego rzędu.
C-4Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
C-5Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Przybornik Model Predictive Control Toolbox: sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.4
T-L-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC bez ograniczeń sygnałów.2
T-L-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z saturacją sygnałów.2
T-L-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.2
T-L-5Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z modelem rozmytym Takagi-Sugeno.4
T-L-6Zaliczenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych1
15
projekty
T-P-1Badania właściwości wybranego algorytmu predykcyjnego zrealizowanych w systemie szybkiego prototypowania. Wykonanie dokumentacji oprogramowania. Przygotowanie sprawozdania z badań, w tym opracowanie wyników w formie graficznej.14
14
wykłady
T-W-1Algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych: algorytmy analityczne bez ograniczeń sygnałów, algorytmy nieliniowe z ograniczeniami sygnałów – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami. Przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox.4
T-W-2Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji. Algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL).2
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).3
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+).2
T-W-5Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: bazujące na teorii układów hybrydowych (HPC). Przybornik Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox.2
T-W-6Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: Regulacja predykcyjna ułamkowego rzędu.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2przygotowanie się do ćwiczeń7
A-L-3przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń8
30
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach14
A-P-2przygotowanie się do ćwiczeń7
A-P-3zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.9
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2uzupełnianie wiedzy z literatury9
A-W-3przygotowanie się do egzaminu6
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych na podstawie sprawozdań

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C11_W01
Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
AR_2A_W03T2A_W03C-1, C-2, C-3, C-4, C-5T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C11_U01
Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
AR_2A_U03T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11C-3, C-4T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-P-1M-2, M-3, M-4S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C11_W01
Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
2,0
3,0Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_C11_U01
Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
2,0
3,0Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Niederliński A., Mosciński J., Ogonowski Z., Regulacja adaptacyjna., WNT, Warszawa, 1995
  2. Camacho E. F., Bordons C., Model predictive control in the process industry. Advances in industrial control, Springer-Verlag, Berlin, 1995
  3. Tatjewski P., Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych. Struktury i algorytmy., Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002, Monografie KAiR PAN, Tom 5
  4. Maciejowski J. M., Predictive Control with Constraints., Prentice Hall, New York, 2003

Literatura dodatkowa

  1. Camacho E. F., Bordons C., Model predictive control, Springer-Verlag, London, 1998
  2. Korbicz J., Kościelny J. M. (red.), Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami, WNT, Warszawa, 2009
  3. Rossiter J. A., Model based predictive control. A practical approach, CRC Press, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Przybornik Model Predictive Control Toolbox: sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.4
T-L-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC bez ograniczeń sygnałów.2
T-L-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z saturacją sygnałów.2
T-L-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.2
T-L-5Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z modelem rozmytym Takagi-Sugeno.4
T-L-6Zaliczenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych1
15

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Badania właściwości wybranego algorytmu predykcyjnego zrealizowanych w systemie szybkiego prototypowania. Wykonanie dokumentacji oprogramowania. Przygotowanie sprawozdania z badań, w tym opracowanie wyników w formie graficznej.14
14

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych: algorytmy analityczne bez ograniczeń sygnałów, algorytmy nieliniowe z ograniczeniami sygnałów – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami. Przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox.4
T-W-2Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji. Algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL).2
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).3
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+).2
T-W-5Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: bazujące na teorii układów hybrydowych (HPC). Przybornik Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox.2
T-W-6Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: Regulacja predykcyjna ułamkowego rzędu.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1udział w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2przygotowanie się do ćwiczeń7
A-L-3przygotowanie sprawozdań z ćwiczeń8
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach14
A-P-2przygotowanie się do ćwiczeń7
A-P-3zebranie dokumentacji oprogramowania i wyników symulacji oraz wykonanie raportów z badań.9
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2uzupełnianie wiedzy z literatury9
A-W-3przygotowanie się do egzaminu6
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C11_W01Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W03Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z teorii sterowania i systemów.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podstawami teoretycznymi opisu, analizy i syntezy liniowych i nieliniowych układów sterowania predykcyjnego, jedno- i wielowymiarowych.
C-2Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów SISO i MIMO w dziedzinach czasowych i operatorowych.
C-3Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów ułamkowego rzędu.
C-4Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
C-5Poznanie podstaw opisu hybrydowych układów dynamicznych PWA i sposobu ich wykorzystania w nieliniowej regulacji predykcyjnej
Treści programoweT-W-1Algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych: algorytmy analityczne bez ograniczeń sygnałów, algorytmy nieliniowe z ograniczeniami sygnałów – z układem anti-windup, z numerycznym rozwiązywaniem zadania optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami. Przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox.
T-W-2Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: idea, problemy, możliwości realizacji. Algorytmy z sukcesywną linearyzacją (NSL).
T-W-3Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: projektowane analitycznie dla szczególnej klasy modeli nieliniowych (w tym modeli rozmytych FMPC i neuronowych NNMPC).
T-W-4Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem liniowym (NPL); z nieliniową predykcją i optymalizacją z lokalnym modelem linearyzowanym wzdłuż prognozowanej trajektorii (NPL+).
T-W-5Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: bazujące na teorii układów hybrydowych (HPC). Przybornik Matlab/ Simulink Multi Parametric Toolbox.
T-W-6Algorytmy predykcyjne dla obiektów nieliniowych: Regulacja predykcyjna ułamkowego rzędu.
Metody nauczaniaM-1Metody podające: wykład informacyjny, opis, objaśnienie.
M-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowująca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Zna algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Zna sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Zna przybornik Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Zna podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C11_U01Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U03Potrafi dokonać analizy i syntezy algorytmów sterowania złożonymi procesami technologicznymi wykorzystując w tym celu odpowiednie metody i narzędzia informatyczne.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
Cel przedmiotuC-3Poznanie zależności analitycznych opisujących liniowe algorytmy predykcyjne dla obiektów ułamkowego rzędu.
C-4Poznanie metod syntezy rozmytych układów sterowania predykcyjnego z modelami TS.
Treści programoweT-L-1Przybornik Model Predictive Control Toolbox: sposób tworzenia modeli, możliwości GUI, projektowanie regulatora, parametry strojenia, wizualizacja wyników.
T-L-2Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC bez ograniczeń sygnałów.
T-L-3Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z saturacją sygnałów.
T-L-4Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z ograniczeniem sygnałów i numeryczną optymalizacją.
T-L-5Badania symulacyjne w środowisku Matlab/ Simulink układu regulacji predykcyjnej DMC z modelem rozmytym Takagi-Sugeno.
T-P-1Badania właściwości wybranego algorytmu predykcyjnego zrealizowanych w systemie szybkiego prototypowania. Wykonanie dokumentacji oprogramowania. Przygotowanie sprawozdania z badań, w tym opracowanie wyników w formie graficznej.
Metody nauczaniaM-2Metody aktywizujące: dyskusja dydaktyczna.
M-3Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia laboratoryjne, symulacje.
M-4Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych ze złożonych sprawozdań oraz aktywności i pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji ćwiczeń.
S-3Ocena formująca: ocena wystawiana w trakcie cyklu zajęć laboratoryjnych na podstawie sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi opisać algorytmy predykcyjne projektowane dla obiektów liniowych w wersji analitycznej bez ograniczeń sygnałów. Potrafi wyjaśnić sposoby ograniczania sygnałów w regulacji predykcyjnej. Umie korzystać z przybornika Matlab/ Simulink Model Predictive Control Toolbox. Potrafi wytłumaczyć podstawowe sposoby realizacji algorytmów predykcyjnych dla obiektów nieliniowych.
3,5
4,0
4,5
5,0